【算法】八种常见排序算法-总结

一.八种常见排序算法介绍

插入排序（Insertion Sort）：

插入排序通过构建有序序列，对未排序的元素逐个进行插入的方式排序。

它从第二个元素开始，将其与已排序序列进行比较并插入到正确的位置，直到所有元素都被插入为止。

插入排序是一种稳定的排序算法，适用于小规模数据或部分有序的数据。

冒泡排序（Bubble Sort）：

冒泡排序通过相邻元素的比较和交换，将最大的元素逐渐冒泡到最后的位置。

它从列表的第一个元素开始，依次比较相邻的元素并交换位置，直到整个列表排序完成。

冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，适用于小规模数据或基本有序的数据。

快速排序（Quick Sort）：

快速排序是一种分治法的排序算法，通过选取一个基准元素，将数组分成两部分，使得左边的元素小于基准，右边的元素大于基准，然后递归地对两部分进行排序。

它是一种高效的排序算法，通常比其他排序算法更快，尤其适用于大规模数据。

归并排序（Merge Sort）：

归并排序使用分治法将一个数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。

它采用递归的方式进行排序，具有稳定性和较高的时间复杂度，适用于大规模数据。

堆排序（Heap Sort）：

堆排序利用堆的数据结构进行排序，将数组看作是完全二叉树，并利用堆的性质构建最大堆或最小堆。

排序过程中，通过反复将根节点（最大值或最小值）与最后一个叶子节点交换并调整堆，实现排序。

堆排序具有较高的时间复杂度，适用于大规模数据。

Shell排序（Shell Sort）：

Shell排序是插入排序的一种变体，通过将列表分割成若干个子列表并对子列表进行插入排序，最后再对整个列表进行一次插入排序。

它利用了插入排序在部分有序列表上的高效性能，适用于中等大小的数据。

基数排序（Radix Sort）：

基数排序是一种非比较的排序算法，它按照元素的每位数字进行排序，从低位到高位逐个进行排序。

它可以使用桶排序或计数排序作为基本排序算法，适用于整数或字符串等特定类型的数据。

选择排序（Selection Sort）：

选择排序每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，并将其放到已排序部分的末尾。

它通过不断选择最小（或最大）元素并放置到正确位置，实现整个列表的排序。

选择排序的时间复杂度较高，适用于小规模数据。

二.排序算法对比

三.应用场景

插入排序：

小规模数据排序：由于插入排序对于小规模数据表现良好且实现简单，适用于排序元素数量较少的情况。

部分有序数据：当输入数据是部分有序的情况下，插入排序的效率较高。

冒泡排序：

教学和学习用途：冒泡排序是一种简单且容易理解的排序算法，常用于教学和学习排序算法的基本概念。

快速排序：

大规模数据排序：快速排序通常具有较高的排序性能，适用于处理大规模数据集。

排序不敏感数据：快速排序在处理数据集中存在大量重复元素或部分有序的情况下，性能较好。

归并排序：

大规模数据排序：归并排序的时间复杂度稳定且较低，适用于大规模数据排序。

外部排序：归并排序在外部排序中有广泛应用，可以对大文件进行排序。

堆排序：

优先级队列：堆排序常用于构建优先级队列，快速获取最大或最小值。

大规模数据排序：堆排序适用于大规模数据排序，尤其在内存有限的情况下。

Shell排序：

中等大小数据排序：Shell排序对于中等大小的数据集具有良好的排序性能。

部分有序数据：当输入数据是部分有序的情况下，Shell排序相对于其他简单排序算法有更好的性能。

基数排序：

整数或字符串排序：基数排序适用于对整数或字符串等具有固定位数的数据进行排序。

大量数据排序：基数排序在处理大量数据时，性能较好。

选择排序：

教学和学习用途：选择排序是一种简单的排序算法，常用于教学和学习排序算法的基本概念。

小规模数据排序：选择排序适用于小规模数据排序，但性能较其他排序算法较差。